SparkSQL（源码阅读三）

　　额，没忍住，想完全了解sparksql，毕竟一直在用嘛，想一次性搞清楚它，所以今天再多看点好了~

　　曾几何时，有一个叫做shark的东西，它改了hive的源码。。。突然有一天，spark Sql突然出现，如下图：

　　= =好了，不逗了，言归正传。。。那么一条sql传统数据库会是怎么解析的呢？

　　传统数据库的解析过程是按Rusult、Data Source、Operation的次序来解析的。传统数据库先将读入的SQL语句进行解析，分辨出SQL语句中哪些词是关键字（如select,from,where)，哪些是表达式，哪些是Projection，哪些是Data Source等等。进一步判断SQL语句是否规范，不规范就报错，规范则按照下一步过程绑定（Bind)。过程绑定是将SQL语句和数据库的数据字典(列,表,视图等）进行绑定，如果相关的Projection、Data Source等都存在，就表示这个SQL语句是可以执行的。在执行过程中，有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。 在数据库解析的过程中SQL语句时，将会把SQL语句转化成一个树形结构来进行处理，会形成一个或含有多个节点(TreeNode)的Tree,然后再后续的处理政对该Tree进行一系列的操作。 

 

　　然而，Spark SQL对SQL语句的处理和关系数据库对SQL语句的解析采用了类似的方法，首先会将SQL语句进行解析，然后形成一个Tree，后续如绑定、优化等处理过程都是对Tree的操作，而操作方法是采用Rule,通过模式匹配，对不同类型的节点采用不同的操作。SparkSQL有两个分支，sqlContext和hiveContext。sqlContext现在只支持SQL语法解析器（Catalyst)，hiveContext支持SQL语法和HiveContext语法解析器。

好了，下来，我们就从sqlContext开始。

　　首先，从大神的注释中，对！是注释= =中可以看出有一些基本的操作啊~catalog DDL注册缓存表啊，cache Table啊，Data soreces数据源啊，配置信息啊，DataFrame创建啊。。我勒个去太多了吧。。。那么继续言归正传，真个过程呢，查阅资料:

　　1、SQL语句经过SqlParser解析成Unresolved LogicalPlan.

　　2、使用analyzer结合数据字典(catalog)进行绑定，生成Resolved LogicalPlan.

　　3、使用optimizer对Resolved LogicalPlan进行优化，生成Optimized LogicalPlan.

　　4、使用SparkPlan将LogicalPlan转换成PhysicalPlan.

　　5、使用perpareForExecution将PhysicalPlan转换成可执行物理计划.

　　6、使用execute()执行可执行物理计划，生成SchemaRDD.

　　然后呢，咱一个方法一个方法的看~一开始呢，它创建了catalog对象，new 出来了个SimpleCatalog，这是个啥呢？

　　我们深入进去会发现，平时我们用的registerTable注册表、tableExists、getTables这些都是在这里搞的啊。。。一开始就将表名与LogicalPlan一起放入缓存tables = new ConcurrentHashMap[String,LogicalPlan]中去。

　　那么它的语法解析，treeNode中，就封装了我们所有要调用的比如map、flatMap、collect等等等等方法。

　　

　　再下来。。我就看不懂了。。。第一遍源码表太纠结嘛。。。咱慢慢来。。回到sqlContext,所有的sql入口在这里，观察直接是DataFrame

　　

　　曾经应该是SchemaRDD的，现如今直接封装为DataFrame(spark1.6).再往下看。。真的看不懂了。。。是语法解析。。。为了坚持下去先读通一遍。。我的天~爽虐爽虐的。。后续补充sql解析。。。太晚了看的头大。。还没写一行代码。。。

　　参考文献：《深入理解Spark核心思想与源码解析》